【源码】基于Python的牛津IIIT宠物数据集图像分类系统

项目简介

本项目借助深度学习技术，针对牛津IIIT宠物数据集开展图像分类工作。通过构建并训练神经网络模型，达成对猫和狗图像的自动分类。

项目的主要特性和功能

1. 数据集获取：从指定URL下载牛津IIIT宠物数据集。
2. 图像预处理：对图像做调整大小、归一化等预处理，以适配神经网络模型训练。
3. 数据集划分：将数据集分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练与评估。
4. 模型构建：运用PyTorch框架定义用于图像分类的神经网络模型。
5. 模型训练：用训练集训练模型，通过反向传播和优化器更新模型参数。
6. 模型评估：在验证集评估模型性能，计算准确率、损失等指标。
7. 模型预测：用训练好的模型对测试集预测并输出结果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python环境及所需库，如PyTorch、cv2、numpy等。
2. 数据集下载：下载牛津IIIT宠物数据集并解压到指定目录。
3. 运行代码：运行 Cat_dog_classification.py 文件，开始训练和测试模型，该文件涵盖数据加载、预处理、模型定义、训练、验证和预测等步骤。
4. 查看结果：查看训练过程的损失和准确率输出，以及测试集的预测结果。

注意事项

1. 确保正确安装所有必要的库和依赖项。
2. 按需调整模型参数和配置以获最佳性能。
3. 训练过程可能耗时较长，具体取决于数据集大小和计算机性能。
4. 使用模型预测时，确保输入图像满足预处理要求。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】